Skills
エージェント向けにパッケージ化された専門スキルと手順を 96,981 件掲載。コマンド 1 行でインストールできます。
データ・データベース
Shopify CLI を使って、指定したストアに対して検証済みの Admin GraphQL 操作を実行します。ユーザーがクエリやミューテーションのテキストだけでなく、実行可能なストアワークフローを求める場合に使用します。回答に `shopify store auth` と `shopify store execute` を含める場合は、この API を選んでください。「自分のストア」「このストア」、ストアのドメイン、マーチャントのストアの商品取得、在庫僅少商品の検索、商品更新、倉庫やロケーションの在庫変更に適しています。例：「自分のストアの商品を最初の 10 件表示して」「自分のストアで在庫が少ない商品を探して」「トロント倉庫の SKU ABC-123 の在庫を 12 に設定して」。
テンプレート駆動のデータ可視化、PPT プレゼンテーション、全ページレポート生成のためのスキルです。Lupi、Basics、Glance、Maps、Interactive gallery の実際の実装に厳密に基づく HTML チャートの生成、Presentation Mode による HTML/PDF プレゼンテーションの作成、レポートテンプレートによる全ページ HTML レポートの生成に対応します。基本は Mono とし、データの意味に応じて組み込みのカラープリセットを自動選択できます。また、ユーザー指定のカスタムパレットにも対応します。地図は明示的に要求された場合のみ使用し、同じ成果物内で配色を混在させないでください。
どのコンテンツが効果的か、効果がないかのパターンを見つけたい場合に使用します。「うまくいっていること」「コンテンツのパターン」「最適なトピック」「最適な形式」「投稿に最適な時間」「コンテンツを分析して」「もっと増やす」「減らす」「何を変えるべきか」などの依頼にも使用してください。生の指標については performance-analyzer-sms、オーディエンス別の分析については audience-growth-tracker-sms、実行可能な提案については optimization-advisor-sms を参照してください。
アプリインストールのアトリビューションの設定、デバッグ、解釈を行う場合に使用します。SKAdNetwork（SKAN）、Apple の AdAttributionKit、Google Play Install Referrer、MMP（AppsFlyer、Adjust、Singular、Branch、Kochava）、ディープリンク、遅延ディープリンク、コンバージョン値、ポストバック期間、プライバシーしきい値などが対象です。「SKAdNetwork」「SKAN」「SKAN 4」「AdAttributionKit」「AAK」「MMP」「AppsFlyer」「Adjust」「Singular」「Branch」「アトリビューション」「コンバージョン値」「ポストバック」「Install Referrer」「遅延ディープリンク」「iOS 14.5」「ATT」「App Tracking Transparency」「IDFA」「広告キャンペーンの効果を測定できない」と言われた場合に使用します。有料キャンペーン戦略については ua-campaign と apple-search-ads を、分析イベントについては app-analytics を参照してください。
exiftool を使って埋め込みファイルメタデータを抽出・解釈します。EXIF GPS 座標、カメラのメーカー・モデル・シリアル番号、DateTimeOriginal および CreateDate のタイムスタンプ、XMP と IPTC のフィールド、Author、Company、LastModifiedBy、テンプレートパス、改訂回数などの Office および PDF プロパティに対応します。写真の EXIF の読み取り、文書の実際の作成者の確認、ファイルの日付特定、カメラやスマートフォンの特定、JPEG、HEIC、RAW、MP4、DOCX、XLSX、PDF の来歴調査に使用します。文書の来歴をめぐる紛争、内部情報漏えいの帰属調査、証拠の取り扱い、公開前の墨消しチェックに適用できます。参照先：useosint.com/skills/secrets-in-file-metadata。
Oracle PL/SQLのストアドプロシージャをPostgreSQL PL/pgSQLに移行します。Oracle固有の構文を変換し、メソッドシグネチャと型アンカー付きパラメーターを保持します。適切な場合はorafceを活用し、照合順序を明示的にマッピングします（`COLLATE "C"`は適切な場合のみ使用し、必要に応じてロケール照合順序を使用）。データベース移行時にOracleのストアドプロシージャや関数をPostgreSQL向けに変換する場合に使用します。
Qwen のビジョンモデルで画像や動画を理解します。画像・動画の分析、説明、情報抽出、OCR によるテキスト抽出、グラフや表の読み取り、視覚的推論、複数画像の比較、スクリーンショットや動画の理解を求める場合、またはこの skill を名前で明示的に呼び出す場合（例：qwencloud-vision を使用）にトリガーされます。画像の生成（qwencloud-image-generation を使用）、動画の生成（qwencloud-video-generation を使用）、視覚入力のないテキストのみのタスク、Qwen 以外のビジョンタスクでは起動しないでください。
Etherscan、Blockchair、mempool.space、Blockscout などのブロックエクスプローラーを使用して、パブリックブロックチェーン上の暗号資産アドレスと取引を追跡します。共通入力クラスタリング、ENS 解決、取引所の入金アドレス、ミキサー、CoinJoin、Tornado 型プール、クロスチェーンブリッジ、OFAC 制裁スクリーニングを扱います。Bitcoin または Ethereum ウォレットの追跡、身代金や詐欺の支払い先の調査、制裁リストとのアドレス照合に使用します。ランサムウェアのインシデント対応、AML および制裁コンプライアンス、不正資金の回収と資産追跡、金融犯罪捜査に適用できます。参照先：useosint.com/skills/follow-the-crypto。
Qdrant の検索関連性を診断し、改善します。「検索結果が悪い」「結果が違う」「精度が低い」「再現率が低い」「関連性のない一致」「期待した結果がない」といった報告や、「検索品質を改善するには？」「どの埋め込みモデルを使うべき？」「ハイブリッド検索を使うべき？」「キーワード検索とベクトル検索／フュージョン／RRF／プリフェッチをどう組み合わせる？」「リランキングを使うべき？」「関連性フィードバックは？」「検索品質をどう測定する？」「ゴールデンセットを作るには？」「グラウンドトゥルースデータセット」「recall@k のスコアをどう計算する？」「改善は本当か、統計的に有意か？」「埋め込みモデルをファインチューニングすべき？」といった質問に使用します。量子化、モデル変更、データ増加後に検索品質が低下した場合にも使用します。
3 つの連携ステップで帳簿を締め、意思決定につなげます。month-end-prep が台帳と接続済みのすべての決済処理サービスを照合し、損益計算書の説明を作成します。次に cash-flow-snapshot が、生データではなく新たに締めた数値をもとに 30／60／90 日予測を更新し、最後に report-builder が決算資料を公開・配布します。台帳（MYOB、NetSuite、QuickBooks、Xero、Zoho Books）が必要です。接続されていれば Gusto、PayPal、Ramp、Shopify、Square、Stripe を利用し、そうでなければ明細書または CSV のアップロードを使用します。「月次決算」「月末処理」「帳簿を締める」「照合」「決算資料を会計士に送って」と言われた場合や、経営者が先月の売上または利益率の変動理由を尋ねた場合に起動します。予測更新や資料配布は不要で、照合とそのフラグだけを求める場合は month-end-prep に直接振り分けます。
中小企業の経営者向けに、部門横断型のビジネス概要を 1 ページで作成します。現金状況（台帳：MYOB、NetSuite、QuickBooks、Xero、Zoho Books）、売上動向（PayPal/Square/Stripe）、営業パイプラインの変化（HubSpot）、今週の予定（Calendar）、緊急の確認事項（Gmail または M365、Slack）、そして今日最も注意が必要な事項をまとめます。利用可能なすべてのコネクターを積極的に試し、接続済みのものに応じて範囲を調整します。コネクターが 1 つなら部分的な概要を、すべて接続されていれば全体像を提示します。ユーザーが事業の状況を尋ねる、概要や日次ブリーフ、金曜の振り返りを求める、「何か見落としていることは？」や「事業の状況を教えて」のように言った場合に起動します。週初めのブリーフィングは /monday-brief に振り分けられ、最初のリンクとしてこのスキルを実行します。
Databricks CLI の操作、および Databricks CLI 利用の親／エントリーポイントとなるスキルです。認証、プロファイル選択、バンドルを扱います。CLI、認証、プロファイル、バンドルのタスクでは、まずこれを読み込み、その後に対応する製品スキルを読み込んでください。データの検索・探索、データに関する質問への回答、SQL の生成には databricks-data-discovery スキルを読み込みます（Genie One にルーティングします）。Databricks 関連の CLI タスクに関する最新のガイドラインを含みます。
株式投資調査の実行エンジン。8段階の投資デューデリジェンスを実施します。stock-question-refiner が生成した構造化調査指示を受け取り、複数のエージェントを並行して調査に当たらせ、引用付きの投資デューデリジェンスレポートを作成します。企業情報の基盤、業界サイクル、事業分析、財務の質、株主構成とガバナンス、市場の見解の相違、バリュエーションと競争優位性、総合レポートを網羅します。株式投資調査、ファンダメンタル分析、投資デューデリジェンスが必要な場合に使用します。
CIM、オファリングメモランダム、SEC 提出書類、ウェブ検索、MCP サーバーなど、さまざまな情報源から金融サービス向けの専門的なデータパックを作成します。財務データを抽出、正規化、標準化し、一貫した構成、適切な書式、文書化された前提を備えた、投資委員会向け Excel ワークブックにまとめます。M&A のデューデリジェンス、プライベートエクイティ分析、投資委員会資料、ポートフォリオ企業間の財務報告の標準化に使用します。単純な財務計算や、完成済みデータパックの作業には使用しないでください。
調査対象のエンティティ関係リンク分析グラフを構築します。ノード、情報源と信頼度を持つ型付きエッジ、別名、時間的有効性を含み、共有インフラ、橋渡しノード、表向きの人物の背後にいる実質的な支配者を明らかにします。Maltego、Neo4jとCypher、Gephi、中心性とコミュニティ検出、エンティティ解決を扱います。調査対象がリストでは収まらずグラフが必要な場合や、人物、企業、ドメイン間のつながりを尋ねられた場合に使用します。詐欺グループやペーパーネットワークの検出、AMLと制裁回避の分析、複雑な企業構造の調査に適用できます。参照先：useosint.com/skills/graph-the-network。
ワークブックファイルを主な成果物とする Excel スプレッドシート（.xlsx、.xlsm、.xltx）の作成、編集、分析、変換に使用します。数式、書式設定、財務モデル、複数シートのワークブック、Excel にエクスポートする表データの整理に対応します。ユーザーがスプレッドシート形式の出力を希望する場合は .csv/.tsv にも対応します。Word 文書、HTML レポート、単独の Python スクリプト、データベースパイプライン、Google Sheets API の作業には使用しないでください。
ユーザーがソーシャルメディア投稿のパフォーマンス分析を希望する場合に使用します。「分析」「パフォーマンス」「投稿の成果」「エンゲージメント」「インプレッション」「効果のある内容」「投稿指標」「最も成果の高い投稿」「この投稿のパフォーマンスが低い理由」などに言及した場合にも使用します。利用可能であれば BlackTwist の分析データを使い、それ以外はユーザー提供のデータをもとに分析します。オーディエンスの成長については audience-growth-tracker-sms、パターン検出については content-pattern-analyzer-sms、具体的な次のアクションについては optimization-advisor-sms を参照してください。
Oracle から PostgreSQL へのデータベース移行における .NET データアクセス成果物の統合テスト計画を作成します。単一プロジェクトを分析して、データベースとやり取りするリポジトリ、DAO、サービス層を特定し、構造化されたテスト計画を作成します。移行プロジェクトの統合テスト範囲の計画、テストが必要なデータアクセスメソッドの特定、Oracle から PostgreSQL への移行検証の準備に使用します。
Instagram、Facebook、X/Twitter、TikTok、LinkedIn、Reddit、Telegram、Discordにおける対象者のソーシャルメディアを詳細に分析します。プロフィールのメタデータ、フォロワーと相互フォローのネットワーク、コンテンツ分析、投稿時間から見える生活パターンが対象です。ソーシャルアカウントのプロファイリング、関係者の把握、投稿から対象者のタイムゾーンや生活習慣を推測する場合、または削除前にプロフィールを保存する場合に使用します。脅威評価とエグゼクティブ保護、内部脅威調査、訴訟前調査、個人情報の露出監査に適用し、無関係な第三者のプロファイリングには明確な制限を設けます。参照先：useosint.com/skills/pattern-of-life-from-socials。
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。